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基于labview的信号预处理源程序，是学习虚拟仪器的经典案例！-The source of labview-based signal preprocessing for VI,which is the classic case of studying virtual instruments!
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1. 工程检测信号AR模型的建模及参数谱分析
1.1 测试数据的采集、检验和预处理
1.2 模型参数的递推估计快速算法---Lenvinson算法
1.3 AR模型阶次的确定
1.4 AR参数谱的计算
-1. Engineering detection signal AR model modeling and parameters spectrum analysis
1.1 test data collection, the inspection and preproce
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本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括括语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取，采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别
-This paper first introduces the research and
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自己用MATLAB编的一维信号数学形态学的腐蚀与膨胀运算以及开闭运算，可用于滤去信号中的尖锐脉冲信号，适合于用于振动信号的预处理-Own series of one-dimensional signal using MATLAB mathematical morphology, corrosion and expansion of operations, as well as the opening and closing operation can be used to filter the
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对信号进行预处理 包括幅度归一化，并计算过零率、短时能量并调整能量门限。-The signal preprocessing including the amplitude normalization, and calculate the zero crossing rate, and adjust the energy of the short-term energy threshold.
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信号预处理，对于信号的一些干扰进行排除-Signal preprocessing for signal interference exclude-
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在matlab环境下实现语音信号的预处理，包括分帧，加窗，滤波，并进行端点检测，绘图。-Voice signal preprocessing in the Matlab environment, including the frame, windowing, filtering, and endpoint detection, drawing.
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带噪语音的产生最小二乘法拟合消除趋势项的函数
语音信号的预处理一——消除趋势项和直流分量-Generate the least squares method to eliminate noisy speech function fitting term trends in the speech signal preprocessing one- eliminating the trend term and DC components
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对需要分析的振动信号进行预处理，消除趋势项-To deal with the vibration of the signal preprocessing, eliminate trend
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一阶导数、二阶导数，矢量归一化（SNV），多元散射校正（MSC），数据中心化，直接信号校正，平滑处理六种光谱数据预处理的方法-A first derivative, second derivative, vector normalization (SNV), multiplicative scatter correction (MSC), the data center of the direct signal correction, smoothing six kinds of spectra
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关节角度的显示和预处理Matlab程序。关于信号的显示保存法，运行环境为Matlab。-The joint angle display and preprocessing of the Matlab program. On the display of signal storage method, the operating environment for Matlab.
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Python-brain-rhythms
Is an open source code developed in the Signal Processing and Pattern Recognition Research Group at the Universidad Nacional de colombia for preprocessing EEG signals and obtain, analyze, and graph brain rhythms.
Python-br
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A two-stage mechanism of ECG classification using Gaussian
mixture model(An automatic classifier for electrocardiogram (ECG) based cardiac abnormality detection using Gaussian mixture model (GMM) is presented here. In first stage, preprocessing tha
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心电信号预处理，心电去基线漂移、滤波matlab(Preprocessing of ECG signal)
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MIT数据库的心电信号预处理matlab程序(Matlab program for preprocessing of ECG signal in MIT database)
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包含了振动信号预处理，时域处理，频域处理的大部分相关的MATLAB代码(It contains most of the relevant MATLAB codes for vibration signal preprocessing, time domain processing and frequency domain processing.)
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基于MATLAB的脉搏信号分析预处理，包括去噪预处理，特征提取，MATLAB-GUI界面(Preprocessing of pulse signal analysis based on MATLAB, including denoising preprocessing, feature extraction, matlab-GUI interface)
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与经典的方法相比，使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中，神经网络就像一个黑匣子，可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程，这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory
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